kears 卷积层
来源:互联网 发布:广西广电网络宽带价钱 编辑:程序博客网 时间:2024/05/24 01:52
Conv1D,Conv2D,Conv3D 选项的参数基本相同
32 filter:卷积核输出的维度。要求是整数
(3,3) kernel_size:卷积核,要求是整数或者是整数的列表【也可是单一的整数或者是元祖】
strides卷积的步长 参数和卷积核要求一样
padding 补齐。参数有valid,same,casual
vaild::代表有效的卷积,边界数据不处理,same:代表保留边界卷积结果,通常导致输出shape与输入的shape相同。causal:将产生因果(膨胀)卷积,
data_format:数据格式 取值为channels_last和channels_first这个选项决定数据维度的次序。
activation:激活函数
dilation_rate 扩张卷积的扩张比例,要求参数可以使整数,单个整数构成的列表和元组.如果dilation_rate不为1,则strides要设置为1.
use_bias是否使用偏执项
阅读全文
0 0
- kears 卷积层
- 卷积层
- 卷积层
- 卷积层
- 神经网络-卷积层
- 卷积层的实现
- Tensorflow 卷积层
- 卷积网络层计算
- python实现卷积层
- 卷积层(ConvolutionLayer)
- 反卷积层参数设置
- TensorFlow 卷积层
- caffe源码 卷积层
- caffe反卷积层
- 卷积神经网络池化层和卷积层作用
- Tensorflow中卷积神经网络之卷积层
- 反卷积层(转置卷积)
- 卷积神经网络的卷积层和池化层
- 使用jquery.qrcode生成二维码
- A
- 用jsoup采集福建11x5开奖结果
- Ansible常用模块介绍
- RTX2009管理器服务运行状态空白
- kears 卷积层
- 数据链路层和物理层一些相关解释
- phpstorm 2017.1.3 最新版激活方法
- JDBC
- Tensorflow一些常用基本概念与函数
- 十进制数与ASCII码的转换
- 程序员面试题总结一:排序算法
- SLAM学习笔记(三)特征提取
- 视图与URLconf